文本聚类

作品数：1001被引量：4944H指数：28
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融合领域知识图谱的跨境民族文本聚类方法
《中文信息学报》2024年第3期84-92,共9页陈春吉 毛存礼 张勇丙 黄于欣 高盛祥 郝鹏鹏 
国家自然科学基金(62166023,61866019);云南省自然科学基金(2019FA023);云南省重大科技专项计划项目(202103AA080015,202002AD080001)。
跨境民族文本聚类任务旨在建立跨境民族不同文本间的关联关系,为跨境民族文本检索、事件关联分析提供支撑。但是跨境民族间文化文本表达差异大,加上文化表达背景缺失,导致跨境民族文本聚类困难。基于此,该文提出了融合领域知识图谱的跨...
关键词：跨境民族 知识图谱 文本聚类 异构图注意力网络 
面向文本聚类的实体—动作关联模型研究被引量：3
《中文信息学报》2018年第5期22-30,共9页刘作国 陈笑蓉 
国家自然科学基金(61363028)
该文提出面向文本聚类分析的实体—动作关联模型EARM,探讨汉语语义实体及其行为的描述方法。汉语属于非形态语言,语句没有时态及语态的变化,词类跟句法成分之间也不是简单的一一对应关系。该文提出一种句法成分识别机制,根据词汇类别特...
关键词：文本表示模型 实体—动作关联 句型识别 动作层次分解 
基于语义串特征提取及融合评价的维吾尔文文本聚类被引量：1
《中文信息学报》2017年第5期99-107,共9页吐尔地.托合提 维尼拉.木沙江 艾斯卡尔.艾木都拉 
国家自然科学基金(61562083;61262062;61262063)
该文研究一种改进的n元递增算法来抽取文本中表达关键信息的语义串,然后用多特征融合的评价方法为每一个文本选取最重要的语义串,并用这些语义串作为特征表示文本。通过K_means聚类分析的实验结果表明,以语义串作为特征可以构造比单词...
关键词：维吾尔文 语义串抽取 特征评价及选取 向量空间模型 K_means 
基于Spark的大规模文本k-means并行聚类算法被引量：14
《中文信息学报》2017年第4期145-153,共9页刘鹏 滕家雨 丁恩杰 孟磊 
国家自然科学基金(41302203)
互联网文本数据量的激增使得对其作聚类运算的处理时间显著加长,虽有研究者利用Hadoop架构进行了k-means并行化研究,但由于很难有效满足k-means需要频繁迭代的特点,因此执行效率仍然不能让人满意。该文研究提出了基于新一代并行计算系统...
关键词：K-MEANS 并行化 文本聚类 SPARK RDD Hadoop MAPREDUCE 
基于语义和图的文本聚类算法研究被引量：2
《中文信息学报》2016年第5期121-128,共8页蒋旦 周文乐 朱明 
海量网络数据流海云协同实时处理系统(子课题)(XDA06011203);电视商务综合体新业态运营支撑系统开发(2012BAH73F01)
传统的文本聚类往往采用词包模型构建文本向量,忽略了词语间丰富的语义信息。而基于中心划分的聚类算法,容易将概念相关的自然簇强制分开,不能很好地发现人们感兴趣的话题。该文针对传统文本聚类算法的缺点,提出一种基于语义和完全子图...
关键词：文本聚类 完全子图 语义相似度 词向量 
文本聚类的重构策略研究被引量：5
《中文信息学报》2016年第2期189-195,共7页陈笑蓉 刘作国 
国家自然科学基金(61362028)
该文提出面向文本距离并独立于聚类过程的聚类重构策略。提出邻近域的概念并阐述了邻近域规则,设计了高斯加权邻近域算法。利用高斯函数根据样本与聚簇中心的距离为样本赋权,计算聚簇间距。基于邻近域权重对文本聚类的结果实施重构。使...
关键词：文本聚类 聚簇重构 邻近域规则 高斯加权 
高斯加权的重构性K-NN算法研究被引量：1
《中文信息学报》2015年第5期112-116,共5页刘作国 陈笑蓉 
国家自然科学基金(61363028)
该文提出基于高斯加权距离以及聚类重构机制的K-NN文本聚类算法。文章提出K-NN近邻域的概念,通过高斯加权的近邻域算法实施K-NN聚类。利用高斯函数根据样本与聚类中心的距离为样本赋权,计算聚类距离。基于近邻域权重和聚类密度对形成的...
关键词：文本聚类 K-NN算法 高斯加权 近邻域规则 聚类重构 
基于D-S证据理论的微博客蕴含交通信息提取方法被引量：6
《中文信息学报》2015年第2期170-178,共9页张恒才 陆锋 仇培元 
国家863项目(2012AA12A211;2013AA120305);国家自然科学基金(41271408)
微博客消息中经常蕴含大量实时交通信息,有望与现有实时交通信息采集方式形成互补。该文针对微博客消息语义模糊性及用户描述差异性问题,提出了一种微博客消息蕴含交通信息的D-S证据理论提取方法。该方法首先构建微博客消息蕴含交通状...
关键词：微博客 交通信息 文本聚类 证据理论 维基百科 
基于文本聚类的语言韵律和节奏风格特征挖掘被引量：5
《中文信息学报》2014年第6期194-200,207,共8页贺湘情 刘颖 
国家自然科学基金(61171114);教育部自主科研项目(20111081010)
该文以朱自清、汪曾祺和刘亮程的散文作品为语料,旨在从文本的韵律和节奏出发,采用文本聚类的方法来挖掘出新的能够代表作品风格的特征。实验表明,以句末用字韵母的n元组合、分句句长的n元组合、标点符号和整句句长作为风格特征,能成功...
关键词：特征挖掘 韵律 节奏 文本聚类 
基于词义类簇的文本聚类被引量：2
《中文信息学报》2013年第3期113-119,共7页唐国瑜 夏云庆 张民 郑方 
国家自然科学基金资助项目(61272233)
文档表示是文本聚类的重要组成部分,该文旨在通过改进文档表示改进文本聚类。同义词和多义词现象是文档表示所面临的重要挑战。为此该文提出了词义类簇模型(Sense Cluster Model,SCM),在词义类簇空间上表示文档。SCM首先构造词义类簇空...
关键词：文档聚类 文档表示 话题模型 
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